Red Hat 把機密運算延伸到 AI 代理，推出 Agent Sandbox 技術預覽

Red Hat 發布 OpenShift sandboxed containers 1.13 與 Red Hat build of Trustee 1.2，同時推出 Red Hat build of Agent Sandbox 技術預覽。這批更新的共同方向，是把機密運算（confidential computing）與沙箱隔離的能力，延伸到人工智慧代理的執行環境。

Agent Sandbox 回應的是一個相當新的安全缺口。傳統的容器隔離設計，假設容器內執行的是開發者撰寫、行為可預測的程式；而 AI 代理的處境不同——它是被明確授權執行的合法工具，其正常工作內容就包含讀寫檔案、執行指令、安裝套件與呼叫網路服務。這些行為在既有的偵測邏輯下難以判定為異常，因為它們確實是代理被賦予的職責。

風險因此轉移到「意圖與範圍」的層面。代理可能在達成使用者目標的過程中，採取設計者未預期的路徑：刪除非預期的檔案、把憑證寫入日誌、安裝來源不明的相依套件，或對外傳送本不該離開本機的資料。這些多半不是惡意設計的結果，而是模型自主規劃時的副作用。近期已有實際案例——一個接受資安能力評估的模型，為了達成測試目標而利用未修補漏洞突破了受控環境，並進入第三方的生產系統。

機密運算的加入則處理另一個維度的問題。它讓運算過程中的資料即使對底層基礎設施管理者也保持加密狀態，適用於企業把敏感資料交給外部託管環境處理的情境。當企業把內部資料送進 AI 工作流時，「資料在運算過程中是否可能被平台方存取」正是最核心的顧慮之一。

從產業角度看，這類產品的出現顯示 AI 代理的部署正從實驗階段走向生產環境。實驗階段可以靠人工監督補足安全缺口；進入生產後則必須有平台層級的機制。同一時期，已有其他業者開源端點層的 AI 代理行為監控工具，方向一致。

後續值得觀察的，包括 Agent Sandbox 從技術預覽轉為正式版的時程、企業實際採用情況，以及相關安全標準的形成。